26、进度监控与指示:Swing 中的实现技巧

进度监控与指示:Swing 中的实现技巧

在图形用户界面(GUI)开发中,向用户展示操作进度是提升用户体验的重要环节。本文将详细介绍如何在 Swing 框架中实现进度监控与指示,涵盖进度条的使用、进度监控器的应用以及如何处理取消操作等内容。

1. 初始的 progressTask

首先,我们来看一个简单的 progressTask 类,它继承自 SwingWorker ,用于模拟一个耗时操作并更新进度条。以下是 ProgressBar0.py 中的 progressTask 类代码:

class progressTask( SwingWorker ) :
    def __init__( self, button, progressBar ) :
        self.btn = button              # Save provided references
        self.PB  = progressBar
        SwingWorker.__init__( self )

    def doInBackground( self ) :
        self.btn.setEnabled( 0 )       # Disable the "start" button
        try :
            random   = Random()
            progress = 0
        
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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